Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
SISTEM PERAMALAN PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN METODE FORECASTING EXPONENTIAL SMOOTHING  DI WAROENG BINGKAI
Hari Irawan Azis 1 , Nurul Kamilah 2 , Dewi Primasari 3
Program Studi Teknik Informatika 123
Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar Bogor hari.azis4481@gmail.com 1 , mila.ipb@gmail.com 2 , dewi.primasari@ft.uika-bogor.ac.id 3

## Abstrak
Waroeng  Bingkai  merupakan  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  perdagangan  dan  jasa,  yang berhubungan  dengan  penjualan  beraneka  ragam  jenis bingkai.  Semua  transaksi  pada  proses  bisnis  di Waroeng  Bingkai,  dilakukan  dengan  cara  manual yaitu  mencatat  pada  selembar  kertas,  tentu  hal tersebut  sangat  beresiko,  karena  mudahnya  media tersebut  hilang  dan  rusak  yang  akan  berakibat  pada hilangnya  data  dan  tidak  akuratnya  transaksi.  Ketika pengadaan stok, pemilik menentukan jumlah pengadaan  berdasarkan  observasi  pada  gudang dengan  melihat  stok  yang  akan  habis,  dengan  cara tersebut  terkadang  penjualan  bingkai  tidak  sesuai dengan  yang  diharapkan  karena  kelirunya  prediksi pengadaan  barang.  Sistem  informasi  ini  dirancang dengan  metode waterfall sehingga  menghasilkan, rancangan  sistem  yang  akan  dikembangkan,  diagram konteks,  diagram usecase. Sistem  informasi  ini  dapat digunakan  oleh  pemlik,  admin  gudang,  dan  admin penjualan,  yang  bertujuan  untuk  mengelola  stok barang,  data  barang,  keluar  masuk  barang,  dan mencetak laporan. Pada pengadaan barang digunakan metode forecasting  exponential  smoothing dengan nilai  konstanta  α  (alfa)  =  0,5,  dengan  melihat  nilai kesalahan peramalan terkecil menggunakan 3 metode yaitu  MAD  =  15,  MSE  =  485,  MAPE  =  12,54%. Ramalan  penjualan  bulan  agustus  untuk  bingkai ukuran A4 adalah 135 pcs.
Kata  kunci  :  Sistem  Informasi, Forecasting , Exponential Smoothing

## Abstract
Waroeng  Bingkai  is  a  company  engaged  in trading  and  service,  which  deals  with  the  sale  of
various  types  of  frames.  All  transactions  in  the business  process  at  Waroeng  Bingkai  are  done manually,  recording  on  a  piece  of  paper,  of  course this is very risky, because it is easy for the media to be lost  and  damaged  which  will  result  in  data  loss  and inaccurate  transactions.  When  procuring  stock,  the owner  determines  the  amount  of  procurement  based on  observations  on  the  warehouse  by  looking  at  the stock  that  will  run  out.  This  information  system  is designed with the waterfall  method  so as to  produce, system  design  to  be  developed,  context  diagrams, usecase  diagrams.  This  information  system  can  be used  by  owner,  warehouse  admin,  and  sales  admin, which  aims  to  manage  inventory,  goods  data,  goods in  and  out,  and  print  reports.  For  procurement  of goods,  forecasting  exponential  smoothing  method  is used  to  predict  the  number  of  sales  in  the  following month. From the results of data analysis, in this case the  suitable  forecasting  is  forcasting  exponential smoothing with a constant value of α (alpha) = 0,5, by looking  at  the  smallest  focecast  error  value  using  3 methods,  namely  MAD  =  15,  MSE  =  485,  MAPE  = 12,54%.  August  sales  forecast  for  A4  size  frame  is 135 pcs .
Keywords  :  Information  System,  Forecasting, Exponential Smoothing

## I. PENDAHULUAN
Perusahaan  perdagangan  merupakan  perusahaan yang  bergerak  dengan  bisnis  utama  membeli  barang dari pemasok, lalu menjual kembali kepada konsumen tanpa  mengubah  barang  tersebut  (Sentono,  2005). Dalam  proses  bisnis  sangat  penting  untuk  selalu mengelola  persediaan,  agar  pesanan  konsumen  selalu tersedia.
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Waroeng  Bingkai  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dibidang  perdagangan  dan  jasa,  yang berhubungan  dengan  penjualan  beraneka  ragam  jenis bingkai.  Penjualan  barang  pada  Waroeng  Bingkai sekitar  3000  pcs  bingkai  dalam  1  bulan.  Minimnya pasokan atau persediaan stok barang menjadi kendala disaat  permintaan  pesanan  barang  meningkat.  Hal  ini menyebabkan  pelayanan  pesanan  menjadi  lambat. Banyaknya  pembeli  mengeluh  karena  pesanannya terlalu lama. Begitu juga dengan stok barang, pemilik mengalami  kesulitan  dalam  memprediksi  penjualan apa  saja  yang  akan  terjadi  diperiode  kedepan  yang berakibat  kesulitannya  untuk  menentukan  berapa banyak  bahan  yang  harus  dibeli  dan  apa  saja  yang harus  dibeli.  Semua  hal  tersebut  tak  lepas  dari kesalahan prediksi  pemilik untuk menentukan produk apa saja yang akan terjual dimasa depan.
Dengan  permasalahan  diatas,  peranan  peramalan penjualan  barang  dimasa  depan  sangat  dibutuhkan untuk  memberikan  informasi  kepada  pemilik  sebagai acuan  menentukan  pembelian  barang  apa  saja  yang akan  dibeli  untuk  penjualan  diperiode  yang  akan datang,  guna  meningkatkan  kegiatan  penjualan  di Waroeng  Bingkai.  Oleh  karena  penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  sistem  peramalan penjualan barang dengan metode forecasting exponential  smoothing di  Waroeng  Bingkai,  untuk menunjang hal-hal tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## II.1 Gambaran Umum Instansi
Waroeng  Bingkai  merupakan  salah  satu  anak usaha  dari  De’melo  Production.  De’melo  Production sendiri  mempunyai  dua  anak  usaha  yaitu  Waroeng Bingkai dan De’melo Photographi. Semua anak usaha bertempat  pada  satu  kantor  yang  beralamat  pada  Jl. M.Sanun No. 16 Harapan Jaya, Kecamatan Cibinong, Kabupaten Bogor.
De’melo fotografi masuk pada bidang usaha jasa yang  melayani  fotografi, photo  wedding ,  dan video wedding sedangkan  Waroeng  Bingkai  merupakan sebuah toko  yang melayani  penjualan bingkai, album foto, standing  frame , souvenir  wedding ,  surat undangan,  cetak  foto,  sewa standing  frame ,  dekorasi frame ,  lebih  mengarah  pada  fotografi support . Sumber  penghasilan  De’melo  Production  meliputi jasa,  toko  retail  dan  toko online yang  pada  sebagian besar marketplace yang ada diindonesia.

## II.2 Sistem Informasi
Sistem  informasi  dapat  didefinisikan  sebagai integrasi  antara  orang,  data,  alat  dan  prosedur  yang bekerja  sama  dalam  mencapai  suatu  tujuan.  Jadi didalam sistem informasi terdapat elemen, orang, alat dan prosedur atau cara (Nugroho, 2010).
Sistem  informasi  adalah  suatu  sistem  didalam suatu  organisasi  yang  mempertemukan  kebutuhan pengelolaan  transaksi  harian  yang  mendukung  fungsi operasi  organisasi  yang  bersifat  manajerial  dengan kegiatan  stategis  dari  suatu  organisasi  untuk  dapat menyediakan  kepada  pihak  luar  tertentu  dengan laporan-laporan yang diperlukan (Sutabri, 2012).

## II.3 Ramalan (Forecasting)
Menurut  (Jay  Heizer  dan  Barry  Render,  2015) mengatakan  bahwa  peramalan  adalah  seni  atau  ilmu untuk memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  mendatang dengan  suatu  model  sistematis.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  kombinasi  model matematis  yang  disesuaikan  dengan  pertimbangan dari seorang manajer.
Berdasarkan  waktu,  peramalan  dapat  dibagi menjadi tiga jenis, yaitu:
1. Peramalan  jangka  pendek:  Peramalan  ini memiliki rentang waktu sampai dengan 1 tahun, tetapi umumnya kurang dari 3 bulan. Digunakan untuk  perencanaan  pembelian,  penjadwalan pekerjaan,  level  angkatan  kerja,  penugasan pekerjaan, dan level produksi.
2. Peramalan jangka menengah: Kisaran menengah, atau intermediate , peramalan umumnya rentang waktu 3 bulan hingga 3 tahun. Berguna dalam perencanaan penjualan, perencanaan produksi dan penganggaran, penganggaran  uang  kas,  dan  analisis  variasi rencana operasional.
3. Peramalan  kisaran  panjang:  Umumnya  3  tahun lebih dalam rentang waktunya, peramalan jangka panjang  digunakan  dalam  perencanaan  untuk produk  baru,  pengeluaran  modal,  lokasi  tempat fasilitas  atau  perluasan,  dan  penelitian  serta pengembangan.
Pada kebanyakan organisasi  menggunakan 3 tipe peramalan  utama  dalam  merencanakan  operasional untuk masa mendatang.
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
1. Peramalan  ekonomi,  menangani  siklus  bisnis dengan  memprediksi  tingkat  inflasi,  uang  yang beredar, mulai pembangunan perumahan.
2. Peramalan  teknologi,  berkaitan  dengan  tingkat pengembangan teknologi, dimana dapat menghasilkan  terciptanya  produk  baru  yang lebih  menarik,  yang  memerlukan  pabrik  dan perlengkapan baru.
3. Peramalan  permintaan,  adalah  proyeksi  atas permintaan  untuk  produk  atau  jasa  dari perusahaan.  Peramalan  mendorong  keputusan sehingga  para  manajer  memerlukan  informasi dengan  segera  dan  akurat  mengenai  permintaan yang sesungguhnya. Mereka memerlukan peramalan  yang  didorong  oleh  permintaan, dimana  fokus  perhatian  pada  pengidentifikasi dan  pelacakan  keinginan  konsumen  dengan sangat cepat.
Jika artikel anda memuat gambar dan rumus, agar diperhatikan  contoh  pemuatan  gambar  seperti  pada gambar    1.  [setiap  gambar  harus  diacu  pada  tulisan, misalnya  “seperti  terlihat  pada  gambar  1”,  Jika menyertakan  gambar,  usahakan  gambar  dibuat  cukup terang,  dan  hindari  gambar  dari    screenshoot  yang kurang jelas.  Jika gambar diambil dari referensi atau literature,  agar  disertakan  acuan  yang  relevan  pada gambar tersebut.

## II.4 Exponential Smoothing
Menurut  (Jay  Heizer  dan  Barry  Render,  2015), penghalusan exponential  smoothing adalah  sebuah pergerakan  rata-rata  ( moving  average )  bobot  teknik peramalan,  dimana  point-point  data  ditimbang  oleh sebuah  fungsi  eksponensial.  Formulasi  penghalus eksponensial  dasar  dapat  diperlihatkan  sebagai berikut.
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1) [1]
F t F t-1 α
A t-1
= peramalan yang baru
= peramalan periode sebelumnya
= penghalus (atau bobot) konstan (0 ≤ = α < = 1)
= permintaan aktual periode sebelumnya
II.5

## Metode Ketepatan Ramalan
Keseluruhan keakuratan beberapa model peramalan moving  avarage,  exponential  smoothing, atau lainnya dapat ditentukan dengan membandingkan nilai yang diramal dengan nilai yang aktual atau yang diamati. Kesalahan peramalan atau deviasi didefinisikan  sebagai  berikut  (Jay  Heizer  dan  Barry Render, 2015).
Kesalahan Ramalan = A t - F t [1]
A t
F t
= peramalan yang baru
= peramalan periode sebelumnya
Tiga  ukuran  yang  paling  terkenal  adalah  deviasi rata-rata  yang  absolut  ( mean  absolute  deviation – MAD),  kesalahan  yang  dikuadratkan  ( mean  squared error –  MSE),  dan  kesalahan  rata-rata  yang  absolut ( mean absolute percent error – MAPE).
II.5.1 Mead absolute deviation (MAD)
Mean  absolute  deviation adalah  deviasi  rata-rata yang absolut ukuran pertama atas keseluruhan adalah kesalahan  peramalan  untuk  model.  Nilai  ini  dihitung dengan  jumlah  nilai  absolut  kesalahan  peramalan individual  (deviasi)  dan  membaginya  dengan  jumlah periode data ( n ). berikut rumus MAD.
MAD = ∑ |Aktual-Peramalan| [3] n
II.5.2 Mean square error (MSE)
Mean  square  error adalah  perbedaan  yang dikuadratkan  diantara  nilai  yang  diramalkan  dengan yang diamati. Rumusnya adalah sebagai berikut.
MSE = ∑ |Aktual-Peramalan| 2
[4]
n
II.5.3 Mean absolute percentage error (MAPE)
Mean absolute percentage error adalah kesalahan rata-rata  yang  absolut  yang  dicerminkan  pada persentase. Rumusnya adalah sebagai berikut.
MAPE = ∑ ( |Aktual-Peramalan| ) *100 [5] Aktual n
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## II.6 Metode Pengembangan Sistem
Menurut  (Sommerville,  2007),  model  publikasi pertama  dari  proses  pengembangan  perangkat  lunak diturunkan  dari  proses  rekayasa  sistem  yang  lebih umum oleh Royce pada tahun 1970. Ini diilustrasikan pada gambar 1, karena cascade dari  satu  fase ke fase lain, model ini dikenal sebagai waterfall atau software life  cycle .  Tahapan  utama  dari  peta  model  ke  dalam kegiatan pembangunan mendasar sebagai berikut.
1. Analisa dan definisi persyaratan layanan, kendala, dan  tujuan  sistem,  didirikan  melalui  konsultasi dengan  pengguna  sistem,  kemudian  didefinisikan secara  rinci  dan  berfungsi  sebagai  spesifikasi sistem.
2. Desain  sistem  dan  perangkat  lunak.  Proses  desain sistem  mempertisi  persyaratan  untuk  sistem perangkat  keras  atau  perangkat  lunak.  Itu membangun keseluruhan arsitektur sistem. Desain perangkat  lunak  melibatkan  pengidentifikasian dan  penggabaran  yang  mendasar  abstraksi  sistem perangkat lunak dan hubungannya.
3. Implementasi  dan  pengujian  unit.  Selama  tahap ini,  desain  perangkat  lunak  direalisasikan  sebagai seperangkat program atau unit program. Pengujian unit  melibatkan  verifikasi  bahwa  setiap  unit memenuhi spesifikasinya.
4. Integrasi  dan  pengujian  sistem.  Unit  atau  unit program  individu  terintegrasi  dan  diuji  sebagai sistem  yang  lengkap  untuk  memastikan  bahwa persyaratan  perangkat  lunak  telah  terpenuhi. Setelah  pengujian  sistem  perangkat  lunak  dikirim ke pelanggan.
5. Pengoperasian dan pemeliharaan. Biasanya
(walaupun tidak harus) ini adalah fase siklus hidup terpanjang.  Sistem  diinstal  dan  digunakan  secara praktis. Maintenance melibatkan koreksi kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada  tahap  awal siklus  hidup,  meningkatkan  implementasi  unit sistem  dan  meningkatkan  layanan  sistem  sebagai persyaratan baru yang ditemukan.
Requirements definition System and software design Implementation and unit testing Integration and system testing Operation and maintenance

## Gambar 1. Waterfall model (Sommerville, Software
Engineering 2007)

## III. METODE PENELITIAN

## III.1 Tempat dan Waktu
Pelaksanaan penelitian dilaksanakan pada tanggal 4 Februari 2019 sampai dengan 28 Juni 2019. Dengan tempat  penelitian  ditoko  Waroeng  Bingkai  yang beralamat  di  Jl.  M.Sanun  No.  16  Harapan  Jaya, Kecamatan Cibinong, Kabupaten Bogor.

## III.2 Bahan dan Alat
Bahan penelitian terdiri dari.
1. Hasil  rekaman  wawancara  dari  pemilik  Waroeng Bingkai
2. Dokumen transaksi penjualan dan pembelian
3. Dokumen data barang
4. Dokumentasi foto
Alat  yang digunakan untuk penelitian terdiri  dari perangkat  keras  ( Hardware )  dan  perangkat  lunak ( Software ), yang dispesifikasikan pada tabel berikut.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras
No Jenis Spesifikasi 1 Notebook Acer Aspire 4739 2 Prosessor Intel Core i3-370M 3 Ram 4 GB DDR3
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
4 Hdd 320 GB 5 Modem Teatering Xiaomi MI4I 6 Printer HP Deskjet 2135 Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Lunak No Jenis Spesifikasi 1 Sistem Operasi Windows 10 2 Browser Google Chrome 3 Text Prosessing Ms Word 2013 4 Tools UML Visio 2013

## III.3 Metode Pengembangan Sistem
Pada  metode  pengembangan  sistem  informasi, yang digunakan mengacu pada konsep pengembangan sistem waterfall. Dengan  model  pengembangan sistem waterfall dimana  setiap  fase  harus  dilewati sesuai  dengan  urutan  fase  awal  hingga  fase  akhir. Berikut urutan fase dan penjelasannya.
1. Fase  analisis  dan  definisi  persyaratan  layanan, merupakan  fase  untuk  menetukan  jadwal  dan tempat  janji  temu  dengan  pemilik,  wawancara observasi  lapangan,  identifikasi  masalah,  analisa kebutuhan  fungsional,  analisa  kebutuhan  non fungsional, dan analisa data.
2. Fase  desain  sistem  dan  perangkat  lunak,  yaitu proses  desain  sistem  yang  menganalisa  proses bisnis yang sedang berjalan dan proses bisnis yang akan dikembangkan, serta menggambarkan sebuah sistem  informasi  yang  akan  dikembangkan  dalam bentuk pemodelan UML.
3. Fase implementasi, yaitu fase yang memgimplementasikan atau menterjemahkan
suatu  desain  sistem  atau  gambaran  sebuah  sistem yang berbentuk pemodelan UML ke dalam bahasa mesin yaitu bahasa pemrograman berbasis web.
4. Fase  integrasi  dan  pengujian  sistem,  merupakan tahap  pengujian  dari  sebuah  model  sistem  yang telah  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  mesin.  Pada fase  ini  sistem  akan  diuji  kemampuan  dan efektifitasnya sehingga dapat ditangkap kekurangan  dan  kelemahan  yang  akan  menjadi
perbaikan  sebelum  masuk  pada  fase  berikutnya, fase testing akan menggunakan metode black box.
5. Fase pengoperasian dan pemeliharaan, merupakan fase  setelah  sistem  diinstal  dan  digunakan. Penelitian ini tidak sampai fase ini.
Requirements Definition System and Software Design Implementation and Unit Testing Perencanaan jadwal dan tempat, wawancara, observasi UML, PHP, Codeigniter, MySql, Xampp Integration and System Testing Operation and Maintenance Instalasi Sistem, Black Box Gambar 2. Metode Pengembangan Sistem

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## IV.1 Analisa Data Penelitian
Pada  penelitian  ini,  perhitungan  peramalan menggunakan data transaksi penjualan bingkai ukuran A4  pada  waroeng  bingkai  selama  7  bulan  terakhir, yaitu  dari  bulan  januari  2019  sampai  dengan  bulan juli 2019 sebagai berikut.

## Tabel 3. Data Penjualan Bingkai Ukuran A4
Bulan Aktual Satuan Januari 2019 153 Pcs Februari 2019 120 Pcs Maret 2019 136 Pcs April 2019 140 Pcs Mei 2019 101 Pcs Juni 2019 120 Pcs Juli 2019 150 Pcs
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
153 120 136 140 101 120 150 50 100 150 200 Jan-19 Feb-19 Mar-19 Apr-19 May-19 Jun-19 Jul-19 PC S Data Penjualan  Bingkai Ukuran A4 Penjualan Bingkai A4 Rerata Penjualan

## Gambar 3. Grafik Penjualan Bingkai Ukuran A4
Dari  data  tersebut  menunjukan  bahwa,  penjualan bingkai ukuran A4 mempunyai kecenderungan ( trend ) mendatar  dengan  jumlah  penjualan  rata-rata  berada pada  131  pcs  dalam  rentang  waktu  januari  2019  s/d juli 2019.

## IV.2 Perhitungan Peramalan Metode Exponential Smoothing
Peramalan  yang  diharapkan  adalah  peramalan setiap  bulan.  Pada  perhitungan  peramalan  ini konstanta  yang  akan  digunakan  adalah  pada jangkauan 0 ≤ = α < = 1, yaitu α = 0, α = 0,1, α = 0,2, α = 0,3, α = 0,4, α = 0,5, α = 0,6, α = 0,7, α = 0,8, α = 0,9, α = 1. Berikut perhitungannya.
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1) [6]
F t F t-1 α
A t-1 = peramalan yang baru
= peramalan periode sebelumnya
= penghalus (atau bobot) konstan (0 ≤ = α < = 1)
= permintaan aktual periode sebelumnya
Tabel 4. Hasil Perhitungan Exponential Smoothing Range 0 ≤ = α < = 1
Produk Bulan
Aktual/A t Forecase exponential smoothing/F t
α = 0 α = 0,1 α = 0,2 α = 0,3 Bingkai Ukuran A4 Jan-19 153 153 153 153 153 Feb-19 120 153 153 153 153 Mar-19 136 153 150 146 143 Apr-19 140 153 148 144 141 May-19 101 153 147 143 141 Jun-19 120 153 143 135 129 Jul-19 150 153 141 132 126 Jumlah : 920 1071 1035 1007 986 Produk Bulan Aktual/A t Forecase exponential smoothing/F t
α = 0,4 α = 0,5 α = 0,6 α = 0,7
Bingkai Ukuran A4
Jan-19 153
153
153 153 153 Feb-19 120 153 153 153 153 Mar-19 136 140 137 133 130 Apr-19 140 138 136 135 134 May-19 101 139 138 138 138 Jun-19 120 124 120 116 112 Jul-19 150 122 120 118 118 Jumlah : 920
969 956 946 938
131
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
Produk Bulan Aktual/A t Forecase exponential smoothing/F t
α = 0,8 α = 0,9 α = 1 Bingkai Ukuran A4 Jan-19
153 153 153 153 Feb-19 120 153 153 153 Mar-19 136 127 123 120 Apr-19 140 134 135 136 May-19 101 139 139 140 Jun-19 120 109 105 101 Jul-19 150 118 118 120 Jumlah : 920 932 927 923
Penjelasan  tabel  diatas  adalah  pada  kolom forecasting  exponential  smoothing ,  merupakan  hasil perhitungan ramalan dari periode januari 2019 s/d juli 2019  dengan  menggunakan  konstanta  pada  rentang  0 ≤ = α < = 1, yaitu α = 0, α = 0,1, α = 0,2, α = 0,3, α = 0,4, α = 0,5, α = 0,6, α = 0,7, α = 0,8, α = 0,9, α = 1.
IV.3 Mencari Konstanta Terbaik Dengan

## Perhitungan Nilai Kesalahan Ramalan
Setelah mendapatkan hasil perhitungan exponential  smoothing ,  tahap  berikutnya  adalah menghitung  nilai  kesalahan  dengan  3  metode  yaitu Mead  Absolute  Deviation (MAD) ,  Mean  Square Error (MSE) ,  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Perhitungan  ini  bertujuan  untuk  mencari nilai  kesalahan  peramalan  terkecil  dan  menentukan konstanta yang akan dipilih. Berikut penjelasannya.
MAD = ∑ |Aktual-Peramalan|
[7]
n
MSE = ∑ |Aktual-Peramalan| [8] n MAPE = ∑ ( |Aktual-Peramalan| ) *100 [9] Aktual n
Tabel 5. Perhitungan Nilai Kesalahan
Metode Konstanta α = 0 α = 0,1 α = 0,2 α = 0,3 Nilai Kesalahan MAD 21,57 19,12 17,60 16,20 Nilai Kesalahan MSE 764,14 588,44 509,61 480,14 Nilai Kesalahan MAPE 18,61 16,41 14,97 13,70 Metode Konstanta α = 0,4 α = 0,5 α = 0,6 α = 0,7 Nilai Kesalahan MAD 15,43 15,00 16,25 17,48 Nilai Kesalahan MSE 475,90 484,99 501,49 522,20 Nilai Kesalahan MAPE 12,96 12,54 13,49 14,45
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
Metode Konstanta α = 0,8 α = 0,9 α = 1 Nilai Kesalahan MAD 18,55 19,44 20,14 Nilai Kesalahan MSE 545,12 568,72 591,86 Nilai Kesalahan MAPE 15,30 16,05 16,65
Dari  rangkuman  data  hasil  perhitungan  nilai kesalahan forecasting  exponential  smoothing. Bobot atau konstanta pada jangkauan 0 ≤ = α < = 1 dengan perhitungan  nilai  kesalahan  terkecil  menggunakan metode  MAD  adalah  konstanta α =  0,5  dengan  nilai kesalahan  yaitu  MAD  =  15.  Perhitungan  nilai kesalahan terkecil menggunakan metode MSE adalah α =  0,4  dengan  nilai  kesalahan  MSE  =  475,9. Perhitungan  nilai  kesalahan  terkecil  menggunakan metode MAPE adalah α = 0,5 dengan nilai kesalahan MAPE= 12,54%.
Dengan  data  tersebut,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  penghalus/bobot  yang  terbaik  pada  rentang konstanta 0 ≤ = α < = 1 untuk forecasting exponential smoothing pada  penelitian  ini  adalah  konstanta α = 0,5,  karena  mempunyai  nilai  kesalahan  yang  terkecil dari  2 metode perhitungan kesalahan peramalan yaitu MAD = 15 dan MAPE = 475,9.
Karena  sudah  ditetapkannya  konstanta  terbaik yaitu α =  0,5,  maka  dapat  dihitung forecasting untuk bulan berikutnya. Penjelasannya sebagai berikut.

## Tabel 6. Forecasting Exponential Smoothing Bulan
Agustus 2019 Forecast single exponential bulan agustus 2019 Produk Bulan Aktual
α = 0,5 Bingkai Ukuran A4
Jan-19 153
153 Feb-19 120 153 Mar-19 136 137 Apr-19 140 136 May-19 101 138 Jun-19 120 120 Jul-19 150 120 Aug-19 135
Tabel  diatas  menunjukan  bahwa,  ramalan penjualan  untuk  bingkai  ukuran  A4  pada  bulan agustus 2019 adalah 135 pcs.

## IV.4 Analisa Sistem Yang Akan Dikembangkan
Berdasarkan  analisis  dan  observasi  proses  bisnis yang  sedang  berjalan,  maka  untuk  mendapat  sistem informasi  yang  optimal  dan  dapat  diterjemahkan  ke dalam  bahasa  pemrograman,  maka  dirancang  sistem yang  akan  dikembangkan  pada  setiap  bisnis  proses. Berikut penjelasan sistem yang akan dikembangkan.
Proses bisnis yang akan dikembangkan Kostumer Sistem Admin penjualan Admin gudang Owner P ha se Start Database Daftar pesanan Daftar Pesanan Input pemesanan Cetak laporan penjualan barang Laporan penjualan barang Input data barang Kwitansi & barang Kwitansi & barang Input pembelian barang Laporan stok barang Laporan pembelian barang Cetak laporan pembelian barang Cetak data barang Laporan data barang Input penerimaan barang Cetak laporan penerimaan barang Laporan penerimaan barang Cetak laporan stok barang Laporan penerimaan barang Laporan stok barang Laporan data barang Cetak kwitansi Laporan penjualan barang Cetak saran pembelian barang Daftar pembelian barang

## Gambar 3. Proses Bisnis Yang Akan Dikembangkan
IV.5 Diagram Konteks Diagram konteks
dibutuhkan untuk menggambarkan  ruang  lingkup  suatu  sistem  secara menyeluruh  akan  bagaimana  sistem  yang  baru dibangun  dan  juga  untuk  menemukan  aktor  yang terlibat  dalam  sistem  yang  akan  dirancang.  Berikut merupakan  diagram  kontek  dari  usulan  perancangan sistem  informasi  inventori  barang  pada  Waroeng Bingkai.
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
Owner
Admin gudang - Login(username,password) - Data users - Data stok barang - Data pembelian barang - Data peramalan pembelian - Data users - Data stok barang - Data pembelian barang - Data ramalan pembelian - Login(username,password) - Data supplier - Data stok barang - Data produk - Data stok masuk - Data supplier - Data stok barang - Data produk - Data stok masuk - Login(username,password) - Data kostumer - Data stok barang - Data penjualan - Data Kostumer - Data stok barang - Data penjualan Admin penjualan SISTEM INFORMASI INVENTORY BARANG DI WAROENG BINGKAI Gambar 5. Diagram Konteks

## IV.6 Identifikasi Pelaku Sistem
Mengidentifikasi  pelaku  sistem  bertujuan  untuk menemukan  aktor  yang  berinteraksi  dengan  sistem, aktor  dapat  berbentuk  seseorang  atau  pun  sistem lain yang  akan  berinteraksi  dengan  sistem  yang  akan dirancang.  Berikut hasil identifikasi pelaku sistem.

## Tabel 7. Identifikasi Pelaku Sistem
No Nama Aktor Keterangan 1 Admin penjualan Aktor yang bertanggung jawab untuk mendata penjualan barang,  mencetak  laporan  penjualan barang, dan cetak kwitansi. 2
Admin gudang Aktor yang bertanggung jawab untuk mendata barang  yang  masuk  dan  keluar  gudang  serta memanajemen stok dan data barang, mencetak laporan penerimaan barang, stok barang. 3 Owner Aktor yang merupakan pemilik toko,
bertanggung  jawab  untuk  mendata  pembelian barang kepada supplier. Owner dapat mencetak  data  informasi  laporan  penjualan barang,  laporan  penerimaan  barang,  dan laporan stok barang.

## IV.7 Diagram Usecase
Diagram use case dibutuhkan untuk menggambarkan  aktivitas  apa  saja  yang  dapat dilakukan  setiap  aktor  di  dalam  sistem.  Berdasarkan data  dari  identifikasi  perilaku  sistem  dan  identifikasi use  case,  maka  digambarkan  dalam  bentuk  diagram use case berikut.
Input Data Supplier Input Data Kostumer Input Data Produk Admin Penjualan Admin Gudang Owner Input Pembelian Barang Lihat Data Pembelian Barang Cetak Data Pembelian Barang Lihat Data Ramalan Penjualan Barang Cetak Ramalan Penjualan Barang Input Penjualan Barang Lihat Data Penjualan Barang Cetak Data Penjualan Barang Input Stok Masuk Lihat Data Stok masuk Cetak Data Stok Masuk Input Stok Keluar Lihat Data Stok Keluar Cetak Data Stok Keluar Lihat Data Users Input Data User Cetak Data User Login Lihat Data Supplier Lihat Data Kostumer Cetak Data Produk Lihat Data Produk Ramal Penjualan Barang Gambar 6. Diagram Usecase

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## V.1 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
1. Dari  analisis  kebutuhan,  dapat  diketahui  6 identifikasi  masalah  yang  ada  pada  setiap stakeholder ,  9 point kebutuhan  fungsional,  dan
15 point kebutuhan non fungsional.
2. Dari  analisis  data,  dapat  diketahui  konstanta terbaik adalah α = 0,5 dengan kesalahan terkecil pada dua metode perhitungan ketepatan ramalan yaitu MAD = 15 dan MAPE = 12,54%, sehingga dapat diketahui ramalan bulan berikutnya adalah untuk  ramalan  penjualan  bingkai  ukuran  A4 pada bulan agustus 2019 adalah 135 pcs.
3. Dari  analisis  proses  bisnis  didapatkan  4 flowchart yaitu,  3 flowchart bisnis  yang  sedang berjalan,  dan  1 flowchart proses  bisnis  yang akan  dikembangkan.  2  tabel  identifikasi  yaitu identifikasi  pelaku  sistem  dan  identifikasi usecase.
4. Dari  hasil  perancangan,  didapatkan  5  hasil perancangan  diagram  UML  yaitu  diagram kontek,  diagram usecase, diagram  kelas, diagram  sekuen, dan diagram aktivitas. 2 desain
Hari Irawan Azis, Nurul Kamilah, Dewi Primasari Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 1, 15 Desember 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
rancangan  yaitu,  rancangan database ,  dan rancangan tampilan.
V.2 Saran “Sistem Peramalan Penjualan Barang Menggunakan Metode Forecasting Expoential Smoothing Di  Waroeng  Bingkai”  saat  ini  masih meramalkan  dalam  periode  perbulan,  sehingga  masih dapat  dikembangkan  lebih  jauh  lagi,  yaitu  dengan menambahkan fitur peramalan dalam periode pertahun  dan  dapat  dikembangkan  untuk  menghitung total  pendapatan  dan  perhitungan  pajak  yang  harus dikeluarkan.

## R EFERENSI
Prawirosentono,  S.  (2005).  Riset  Operasi  dan Ekonofisika. Jakarta: Bumi Aksara.
Nugroho,  E.  (2010).  Sistem  Informasi  Manajemen: Konsep,  Aplikasi,  Dan  Perkembangannya.
Yogyakarta: Andi.
Sutabri,  T.  (2012).  Analisis  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Andi.
Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi:
Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai
Pasokan  (Edisi  11).  Hirson  Kurnia,  Jakarta:
Salemba Empat.
Sommerville,  I.  (2007).  Software  Engineering.  8 th
Edition. Scotland: Pearson Education
Limited.